模糊值函数的极值问题

在模糊值函数的解析表达方法未解决之前,模糊值函数的极值问题一直没有被透彻地研究. 在模糊值函数结构元表达的基础上,通过定义模糊数的一种结构序,提出了模糊值函数的伴随函数概念,并证明了在结构序下的模糊值函数极值问题可以转化为其伴随函数的普通极值问题. 同时,提出了模糊值函数的广义极值问题,给出了结构元表述下的模糊值函数广义极值与广义极值点的求解方法. 研究结果不仅丰富了模糊优化理论与方法的研究内容,也为研究模糊运筹学中的优化问题提供了合理且有用的分析工具.     

虚拟试验设计中的序贯极大熵方法研究

针对包舍计算耗时仿真模型的虚拟试验预测模型建模过程，提出了一种序贯极大熵试验设计方法。通过调整高斯先验过程协方差函数，在预测模型误差较大区域序贯地增加新试验点，合理权衡试验点数目与预测模型精度。设计数学算例演示了序贯极大熵试验设计方法的效率，并证明优于一步法，适用于虚拟试验预测模型建模。     

基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中, 针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题, 同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况, 提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先, 对区间值毕达哥拉斯模糊集(interval-valued Pythagorean fuzzy set, IVPFS)现有得分函数深入分析, 定义一种改进后的新得分函数, 并证明其相关定理和性质。其次, 将新得分函数应用于区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中, 得出各备选方案在各属性下的新得分函数, 基于熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal soution, TOPSIS)确定正、负理想方案的得分函数集。然后, 引入前景理论利用前景价值函数对决策人由于损益表现出的主观感受进行描述, 得出备选方案的综合损益值, 结合各属性权重融合不同方案的综合损益比, 通过对比综合损益比大小得出最优方案。最后，利用算例验证了该改进方法的正确性和有效性, 展示了与原得分函数的对比分析结果, 为多属性决策问题提供了新的技术途径。     

中间产品转移价格确定的计算方法研究

在各分厂成本函数和最终产品需求函数已知、各分厂产量相同和产量不同情形下的中间产品最优转移价格确定的基础上。讨论在成本函数和需求函数未知、各分厂产量呈一定比例的条件下中间产品转移价格的确定方法，具有较大的理论价值和和应用价值。     

基于属性价值函数估计的不确定多属性决策方法

针对属性权重为实数,且权重信息完全未知的不确定多属性决策问题,提出了一种基于属性价值函数估计的决策分析方法。首先,对多属性效用函数和价值函数进行了分析;然后,采用曲线拟合的方法确定属性价值函数的近似表达式,计算决策方案各属性的价值函数值,根据价值函数的可加性确定各方案的价值函数值,以此对方案进行排序与择优。最后给出一个算例,验证了所提方法的有效性。     

基于认知风险价值的行为证券组合模型

考虑人的心理行为因素，利用价值函数描述了投资者的认知风险；以Copula联结函数、混合分布和Jacob矩阵,建立了多心理账户条件下证券组合决策的联合概率分布和关联结构；在Shefrin和Statman行为证券组合理论体系下，提出了一种基于认知风险价值的行为证券组合模型；算法释例结果表明，相对于传统的行为证券组合理论，该模型更为逼近证券组合决策的实际情景。     

瑞利噪声环境中水下目标辐射信号增强算法

提出了基于高阶累积量广义函数迭代的自适应滤波算法，证明了该算法的收敛性，给出了广义函数的几种具体表示式。用该算法对瑞利噪声环境中水下目标辐射信号谱增强进行了仿真研究。结果表明：该算法具有很强的抑制瑞利(白或色)噪声的能力。因此，该算法在提高水下探测系统对水下目标的检测能力方面有重要的应用价值。     

阶段C—D前沿生产函数的DEA估计

由于采用一般参数估计方法，估计出的Ｃ－Ｄ生产函数与生产函数的定义不符，因此本文提出了一种更符合生产函数定义的Ｃ－Ｄ生产函数的ＤＥＡ估计方法，利用这种方法估计出的生产函数是由各决策周期内不同投入组合所带来的最大产出点构成的。由于它处于生产最前沿，并且呈动态阶段性，因此称它为阶段Ｃ－Ｄ前沿生产函数。     

信用指标空间的序关系及优势结构

就客户信用评估问题进行研究,引入信用指标空间和复合信用评估函数的概念,从理论上讨论了信用指标的序关系和信用指标空间的优势结构,并给出基于理想信用评估价值的评估优化模型和应用示例,从而给出客户信用评估过程的数学描述.     

基于直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法

提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法.首先,定义了直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子Hamming距离,并运用模糊测度,Choquet积分,Shapley值定义了直觉模糊算术广义λ-Shapley Choquet积分算子和直觉模糊几何广义λ-Shapley Choquet积分算子,并分析其有关性质;然后利用直觉模糊决策矩阵Hamming距离和记分函数和精确函数确定专家模糊测度和属性模糊测度;进而给出直觉模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉模糊TOPSIS方法的有效性.     

基于直觉模糊TOPSIS和变权VIKOR的防空目标威胁综合评估

针对传统防空目标威胁评估中威胁因素考虑不全、定性指标量化不精确以及属性指标权重固定不变等方面的不足,在综合考虑目标静态和动态属性的基础上,提出了基于直觉模糊理想解逼近(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法和变...     

Extension of TOPSIS for fuzzy multi-attribute decision making problem based on experimental analysis

This paper is concerned with a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) method for fuzzy multi-attribute decision making, in which the information about attribute weights is partly known and the attribute values take form of triangular fuzzy numbers. Considering the fact that the triangular fuzzy TOPSIS results yielded by different distance measures are different from others, a comparative analysis of triangular fuzzy TOPSIS ranking from each distance measure is illustrated with discussion on standard deviation. By applying the most reasonable distance, the deviation degrees between attribute values are measured. A linear programming model based on the maximal deviation of weighted attribute values is established to obtain the attribute weights. Therefore, alternatives are ranked by using TOPSIS method. Finally, a numerical example is given to show the feasibility and effectiveness of the method.     

Target-tracked prioritization to surveille ballistic missiles

The missile-tracked priority assessment for the early warning system monitoring multi-missile very well, is the first task to defend them and useful to perform optimally the sensor-to-missile assignment. The problem of the missile-tracked priority assessment is of incomplete information, of multi-attribute and dynamic. To solve the difficult problem, the index system, which includes six classification indices, is established by means of reducing the target’s primary information which the early warning system focuses on. The lack of some attributes values, which is caused by the incomplete information, is handled by the approach: first classifying each attribute as unknown one or known one, and then subdividing the latter, last using the expectation and the information entropy if the attribute is known but uncertain. With a view of reality, nine qualitative evaluation criteria are given. Based on them each index is quantified by the eigenvector method. And then based on the improved technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS), the targets-tracked priorities are assessed and sorted by an evaluation function from three aspects: 1) the quantity of the available information, 2) the affirmative or accurate degree of the available information, 3) the classification or trait of the available information.     

基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法

针对权重已知且属性值为精确实数型、区间型和模糊型的混合型多属性决策问题,提出了一种基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法。该方法利用混合型评估值模型来描述多属性决策问题;在对属性值预处理后,通过构建混合型模糊偏序关系模型,将决策问题转化为评估关系模型;然后对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取所有方案的优劣排序。算例验证了方法的有效性。计算过程表明,该方法计算简单,且避免了逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)难以合理定义距离函数的局限性。     

一种指标权重信息不完全的多指标决策方法

针对指标权重信息不完全的多指标决策问题,提出了一种逼近于理想解的决策分析方法。首先,对指标权重信息不完全的多指标决策问题进行了描述;然后,依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决指标权重信息不完全的多指标决策问题的方法的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到每个方案与正、负理想解间的距离,进而通过计算出相对接近度,即可得到所有方案的排序结果。最后,给出了一个算例。     

AN EXTENSION OF TOPSIS FOR FUZZY MCDM BASED ON VAGUE SET THEORY

1.Introduction The multicriteria decision-making problem(Kickert1978)is a kind of problem that all the alternatives in the choice set can be evaluated according to a number of criteria.A MCDM problem can be concisely expressed in matrix format as C1C2C n11112122122212nnm m m mnA x x xMA x x xA x x x=W={w1,w2,,wn}where A1,A2,,Am are possible alternatives among which decision-makers have to choose,C1,C2,,C n are the criteria with which alternative performance are measured,xi j is the rati…     

动态多响应系统的稳健参数设计

针对动态多响应之间的相关性及试验设计的信息不确定性, 提出了一种动态多响应系统的稳健参数设计方法. 首先, 利用满意度函数对动态系统的敏感度和波动分别进行了度量, 在此基础上进行了主成分分析; 其次, 采用灰色关联分析得到主成分序列与其理想序列的灰色关联度, 然后通过TOPSIS方法转换得到综合灰色关联度, 并根据综合灰色关联度确定可控因子的最优水平组合; 最后, 通过两个实例说明了该方法的有效性与优越性.     

基于Vague集的TOPSIS方法及其应用

逼近理想解的排序方法(TOPSIS)是求解多属性决策问题的一个典型方法,将TOPSIS方法在V ague集下进行了扩展。介绍了V ague集的概念及其相似度量方法,提出了用V ague值表示的语言术语集。根据V ague值的优势函数定义了V ague正、负理想解。根据V ague值的相似度量定义了各方案到正理想解和负理想解的距离,得出各方案的相对贴近度,并据此排序,供决策者选择最优方案。